Стандартное расстояние для географических точек
dist = stdist(lat,lon)
dist = stdist(lat,lon,units)
dist = stdist(lat,lon,ellipsoid)
dist = stdist(lat,lon,ellipsoid,units,method)
dist = stdist(lat,lon) вычисляет среднее стандартное расстояние для географических данных. Эта функция предполагает, что данные распределены по сфере. Напротив, std предполагает, что данные распределены по декартовой плоскости. Результатом является единичное значение, основанное на расстоянии большой окружности точек данных от их географической средней точки. Когда lat и lon являются векторами, возвращается одно расстояние. Когда lat и lon являются матрицами, задан вектор строк расстояний, обеспечивающий расстояния для каждого столбца lat и lon. N-мерные массивы не допускаются. Расстояния возвращаются в градусах единиц угла.
dist = stdist(lat,lon,units) указывает угловые единицы данных. Если стандартные угловые единицы опущены, 'degrees' предполагается. Выходные измерения в терминах units (как расстояние длины дуги).
dist = stdist(lat,lon,ellipsoid) определяет форму Земли, которая будет использоваться с ellipsoid, который может быть referenceSphere, referenceEllipsoid, или oblateSpheroid объект или вектор формы [semimajor_axis eccentricity]. По умолчанию используется единичная сфера. Выходные измерения выражаются в единицах расстояния основной полуоси ellipsoid.
dist = stdist(lat,lon,ellipsoid, задает метод вычисления стандартного расстояния между данными. Значение по умолчанию, units,method)'linear', является просто средним большим расстоянием окружности точек данных от центроида. Используя 'quadratic' в результате получается квадратный корень из среднего квадратного расстояния, и 'cubic' приводит к корню куба среднего значения кубических расстояний.
Функция stdm обеспечивает независимые стандартные отклонения по широте и долготе точек данных. stdist обеспечивает средство анализа рассеяния данных, которое не разделяет эти компоненты. Результатом является стандартное расстояние, которое может быть интерпретировано как мера рассеяния в большом расстоянии окружности точек данных от центроида, как возвращено meanm.
Выходное расстояние можно рассматривать как радиус окружности, центрированной по среднему географическому положению, что дает меру разброса данных.
Создание списков широт и долгот с помощью worldcities набор данных и получение стандартного отклонения расстояния для группы (сравните с примером для stdm):
cities = shaperead('worldcities.shp', 'UseGeoCoords', true);
Paris = strcmp('Paris',{cities(:).Name});
London = strcmp('London',{cities(:).Name});
Rome = strcmp('Rome',{cities(:).Name});
Madrid = strcmp('Madrid',{cities(:).Name});
Berlin = strcmp('Berlin',{cities(:).Name});
Athens = strcmp('Athens',{cities(:).Name});
lat = [cities(Paris).Lat cities(London).Lat...
cities(Rome).Lat cities(Madrid).Lat...
cities(Berlin).Lat cities(Athens).Lat]
lon = [cities(Paris).Lon cities(London).Lon...
cities(Rome).Lon cities(Madrid).Lon...
cities(Berlin).Lon cities(Athens).Lon]
dist = stdist(lat,lon)
lat =
48.8708 51.5188 41.9260 40.4312 52.4257 38.0164
lon =
2.4131 -0.1300 12.4951 -3.6788 13.0802 23.5183
dist =
8.1827